基于场景分析的电力系统日前调度及其快速求解方法

摘要：

在含风光电力系统规模逐渐增大的背景下,提出一种基于场景分析的电力系统日前调度快速求解方法.考虑到不同时刻风光出力均具有显著相关性,基于多元正态分布和蒙特卡罗采样生成大量具有时间相关性的原始场景.利用改进的k-means聚类算法对原始场景进行预分类,并采用基于Kantorovich概率距离的同步回代缩减算法对处理后的场景进行缩减,缩短场景分析的计算时间.建立基于场景分析的电力系统日前优化调度模型.为提高模型求解效率,引入包含风光预测误差向量信息的边界场景,在调度模型中考虑上下边界场景的备用容量约束,并建立考虑边界场景备用容量约束的优化调度模型.以某省级电网实测数据进行仿真分析,验证了所提模型及方法的有效性.

关键词：多元正态分布、蒙特卡罗抽样、k-means聚类、同步回代缩减算法、边界场景、备用容量

所属期刊栏目：42

分类号：TM734(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家重点研发计划2017YFB0902200

在线出版日期：2022-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：102-110